一种智能化种苗繁育方法及系统与流程

本发明涉及智能农业，具体涉及一种智能化种苗繁育方法及系统。

背景技术：

1、种苗繁育是农业生产的核心前置环节，种苗的长势、整齐度与健康状态，直接决定农作物后续生长品质、抗逆能力及最终产量收益，标准化、精准化、智能化的育苗管控是现代农业提质增效的关键。目前国内规模化育苗基地所采用的温室环控系统，普遍依赖人工经验管控或固定阈值式开关调控模式，整体智能化水平偏低，难以适配种苗全生长周期的动态生长需求，无法满足现代化设施农业的高标准育苗生产要求。

2、现有传统育苗调控系统存在环境调控精度低、响应滞后的核心缺陷。传统固定阈值调控模式仅能实现简单的启停控制，无法根据种苗生长阶段、室外气象变化动态调整环境参数，导致温室内温度、湿度、光照等关键参数波动幅度大，种苗生长环境稳定性差。同时，现有监测方式多为单点低频采样，难以捕捉温室微环境的瞬时变化，调控决策存在明显时延，极易出现环境过调、欠调问题，最终造成种苗长势参差不齐、育苗成活率偏低，育苗品质一致性难以保障。

3、传统育苗系统还存在多因子协同调控缺失、作物感知能力不足、集群管控薄弱的行业痛点。温室育苗的温度、湿度、光照、水肥等环境因子存在强耦合关联特性，传统系统采用各因子独立调控模式，忽略参数间交互影响，调控效率低且能源浪费严重。更为关键的是，现有系统仅监测环境数据，无法实时感知种苗真实生长状态与健康水平，缺失生长态势预测能力，属于被动式环境调控，无法实现按需精准培育。

4、为解决上述的技术问题，需要提供一种智能化种苗繁育方法及系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种智能化种苗繁育方法及系统，通过多模态深度学习与多传感器数据融合技术，实现种苗生长态势的智能感知与预测、多环境因子的协同精准调控，显著提升育苗质量与效率，降低能耗与人工成本。

2、为了实现上述目的，本发明通过以下技术方案实现：一种智能化种苗繁育系统，包括：多模态感知层、边缘计算层、云端智能决策层、调控执行层以及集群协同调控模块；

3、所述多模态感知层包括环境传感器阵列、种苗视觉采集单元、营养液监测单元以及气象站单元，用于实时采集温室内多维度环境数据、种苗生长图像数据、营养液参数以及室外气象数据；

4、所述边缘计算层包括数据预处理模块、特征提取模块、本地实时控制模块以及数据缓存与上传模块，用于对感知层采集的数据进行预处理、特征提取与本地实时调控；

5、所述云端智能决策层包括种苗生长预测模型、多因子协同调控优化模型、病虫害预警模型以及知识图谱数据库，用于构建智能预测模型与优化调控策略；

6、所述调控执行层包括温控单元、湿控单元、光照调控单元、co2调控单元以及水肥一体化调控单元，用于执行云端下发的调控策略，实现温室环境的精准调节；

7、所述集群协同调控模块包括负荷预测单元、资源调度单元以及能效优化单元，用于规模化育苗基地中多个温室的协同优化调控。

8、优选的，所述种苗生长预测模型采用多模态深度学习架构，包括环境时序数据输入分支、视觉特征输入分支、高光谱特征输入分支、注意力融合模块以及预测输出层；

9、所述环境时序数据输入分支采用两层lstm网络处理过去72小时的环境时序数据；所述视觉特征输入分支采用resnet-50卷积神经网络提取种苗图像特征；所述高光谱特征输入分支采用一维卷积网络提取光谱特征；所述注意力融合模块采用多头注意力机制对三个分支的特征进行自适应加权融合；所述预测输出层输出未来24小时、48小时、72小时的生长速率预测值与生长阶段转换概率。

10、优选的，所述多因子协同调控优化模型基于深度确定性策略梯度算法构建；

11、状态空间包括当前环境参数、种苗生长状态、外部气象预测数据；动作空间包括温度设定值、湿度设定值、光照强度与光谱配比、co2浓度设定值、营养液ec值与ph值、灌溉量与灌溉频率；奖励函数为r = w1·g - w2·e - w3·w；

12、其中g为种苗生长增益，e为能耗成本，w为水资源消耗，w1、w2、w3为权重系数。

13、优选的，所述病虫害预警模型采用两阶段检测架构：第一阶段采用深度自编码器进行异常检测，计算输入图像的重构误差，当误差超过阈值时判定为异常；第二阶段采用cnn分类网络对异常区域进行细分类，识别具体病害类型与严重程度；结合高光谱数据分析叶片内部生理生化变化，提高早期检测灵敏度；根据病斑面积占比、扩散速度、危害程度进行风险分级。

14、优选的，所述水肥一体化调控单元包括营养液自动配比装置与滴灌系统；所述营养液配比装置配备多个母液罐，通过高精度计量泵按比例抽取母液与清水混合，实时检测ec值与ph值并闭环调整，配比精度可达±2%；所述灌溉系统采用滴灌方式，根据种苗生长阶段与水分需求动态调整灌溉量与灌溉频率。

15、优选的，所述集群协同调控模块的负荷预测单元采用lstm网络预测未来24小时各温室的电力负荷与水资源消耗；资源调度单元结合分时电价政策，采用遗传算法优化各温室的调控时序；能效优化单元分析连片温室的热交换效应，优化相邻温室的温度设定。

16、一种智能化种苗繁育方法，包括以下步骤：

17、第一步：多模态数据采集与预处理：通过多模态感知层采集环境参数、种苗图像、营养液参数与气象数据，并进行预处理；

18、第二步：种苗生长状态智能感知：从种苗图像中提取表型特征，识别种苗生长阶段，评估健康状态；

19、第三步：种苗生长态势预测：基于多模态深度学习模型，预测未来24-72小时的种苗生长速率与生长阶段转换时间点；

20、第四步：多因子协同调控决策：基于深度强化学习算法，以种苗生长最优为目标、能耗最低为约束，输出多因子协同调控策略；

21、第五步：病虫害早期预警：通过。

22、综上，本发明提供一种智能化种苗繁育方法及系统，实现的技术效果为：

23、本发明实现育苗环境精准化、作物驱动式智能调控，大幅提升育苗品质与成活率。本发明摒弃传统固定阈值的被动调控模式，依托分布式多传感器阵列实现温室微环境全覆盖监测，结合种苗视觉与高光谱感知技术，实时捕捉种苗生长状态、营养水平与健康状况，构建以作物生长需求为核心的主动式按需调控体系。通过多模态特征融合与智能预测模型，动态匹配种苗不同生长阶段的最优环境参数，配合多因子协同调控算法，彻底解决传统系统参数波动大、调控割裂的问题，温控精度可达±0.5℃，湿控精度可达±3%rh，有效提升种苗生长一致性，育苗成活率提升10-15%，从根源上保障种苗培育品质。

24、本发明具备预测性调控与早期病虫害预警能力，有效缩短育苗周期、降低生产能耗与损耗。本发明结合室外气象预测与种苗生长态势预测，提前预判环境变化与种苗生长需求，采用前置性、预测性调控策略，避免大幅频繁调参造成的能源损耗，相较于传统系统可整体降低育苗能耗20-30%。同时，依托深度学习图像识别与高光谱分析技术，可在病虫害肉眼不可见的发病初期完成异常检测，预警提前量可达48小时以上，实现早发现、早防控，大幅降低病虫害造成的种苗损耗。且智能适配的生长环境可加速种苗发育，有效缩短育苗周期，显著提升育苗生产效率。

25、本发明适配规模化育苗场景，实现集群协同优化与系统自适应迭代升级。针对大型育苗基地多温室并行生产的需求，本发明增设集群协同调控模块，通过负荷预测、分时资源调度与温室热交换能效优化，实现多温室削峰填谷、水肥与能源资源共享利用，有效提升规模化育苗的整体运营效率15-20%，降低规模化生产成本。同时，本发明智能决策模型支持在线学习与动态参数更新，可依托持续积累的育苗数据不断优化调控策略，具备自学习、自迭代特性，长期使用中调控精度与适配性持续提升，适配不同品种、不同环境下的种苗繁育需求，产业化推广价值极高。